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Erstellung einer KI-Unterstützung für das Berichtswesen im Sozialbereich
Interdisziplinäre Zusammenarbeit ist eine wichtige Grundlage für wirksame und kosteneffiziente Behandlungen im Sozialbereich und Gesundheitswesen. Primäres Tool zum Austausch ist das Berichtswesen, welches je nach Untersektor standardisiert (formale Vorgaben einer Behörde, z.b. KESB, IV, RAV, Sozialhilfe) oder vergleichsweise individuell aufgebaut ist. Die meisten Berichte basieren auf Aktennotizen oder Sitzungsprotokollen und haben einen zusammenfassenden Charakter. Je nach Auftrag beinhalten die Berichte auch Interpretationen und Empfehlungen.
Eine KI könnte helfen, solche Berichte basierend auf vorhandenen Notizen zu erstellen (allenfalls auch mit gezielten Rückfragen). Dabei gibt es einige Punkte zu berücksichtigen, z.B. Datenschutz (evtl. nur mit Kürzeln arbeiten), Themenspezifische Angaben, die Unterscheidung von Beschreibung und Bewertung, eine chronologische Ordnung und die Qualitätssicherung (um zu verhindern, dass der Bericht ohne professionelle Kontrolle rausgeht). Verschiedenste Institutionen und Behörden könnten von einem solchen Tool profitieren.
Die Challenge ist als proof-of-concept gedacht und hat verschiedene Interessent:innen im Hintergrund. Abhängig vom jeweiligen Einsatzbereich unterscheiden sich die formalen Vorgaben des Berichtes. Einfachheitshalber wird die Challenge entlang den Vorgaben der Sozialhilfe durchgeführt.
Aus der Institution von Beni Brennwald (Zugpferd GmbH) können anonymisierte und abgeänderte Aktennotizen zur Verfügung gestellt werden. Als zusätzliche Sicherung des Datenschutzes werden die KI Trainingsdaten zudem nur lokal vor Ort zur Verfügung gestellt.
Projekt Code: https://github.com/Shilpi261985/Hack4SocialGood
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More details on the hackathon project: https://bd.hack4socialgood.ch/project/86
Presentation (in German): Slides
Source material: anonymized journal entries
Final report & learnings: report
Running the samples:
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# create a .env file and ensure it contains
# OPENAI_API_KEY="...the api key..."
source .env
python openai-test.py
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